Ester Ribas Llevamos ya un tiempo hablando sobre el LegalTech y cómo ha revolucionado el sector legal gracias a la utilización de la tecnología para realizar procedimientos legales. No obstante, la evolución tecnológica avanza a pasos agigantados y actualmente se ha empezado hablar de la inteligencia artificial, una parte de la informática que funciona a partir de algoritmos y permite a una máquina, mayoritariamente computadoras, tomar decisiones como si tuviera una inteligencia similar a la humana.
Pero para ir más allá, ha aparecido un nuevo paradigma que se engloba dentro del campo de la inteligencia artificial, el Machine Learning o el aprendizaje automático, y que va a permitir ofrecer nuevas funcionalidades al sector jurídico.
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¿Qué es el Machine Learning?
El aprendizaje automático es un campo que se encuadra dentro de la inteligencia artificial, dedicado al diseño, análisis y desarrollo de algoritmos y técnicas para poder hacer predicciones acertadas. El Machine Learning es una herramienta para construir sistemas inteligentes, capaces de acercarse más a la forma de actuar de los seres humanos, y así, poder entender su lenguaje, a través de su entorno y aprendiendo de la experiencia.
Este proceso consiste en crear patrones de comportamiento a partir del análisis de millones de datos, para que de esta manera, las máquinas aprendan solas. Por tanto, cuantos más datos haya disponibles, más completo será el algoritmo y más precisos los resultados. Este sistema implica una cantidad de procesos realizados a través de cadenas neuronales que trabajan por capas y cada una de estas recibe información de las anteriores, luego esta información es procesada y enviada a las capas siguientes. De esta manera se crean los patrones y a partir de estos se pueden sacar los resultados que normalmente son expresados como probabilidad.
Podemos encontrar estos algoritmos clasificados en dos tipos dependiendo la manera en que se recaben los datos y se obtengan los resultados:
- Algoritmos supervisados: En este caso, los seres humanos deben proporcionar tanto la entrada como la salida de datos para ir ajustando con precisión las predicciones durante el entrenamiento. En este caso, estos algoritmo se utilizan además para desarrollar modelos predictivos mediante técnicas de clasificación (por ejemplo, predecir si un correo debe clasificarse como spam, entre otros casos) o regresión (predecir respuestas continuas).
- Algoritmos no supervisados: Estos utilizan un aprendizaje llamado Deep Learning para revisar los datos y llegar a conclusiones. Consiste en enseñarle a la máquina un modelo para que pueda avaluar ejemplos y herramientas o instrucciones para modificar el modelo cuando se produzcan errores.
El machine learning además, puede servir como herramienta estratégica para los negocios que inician su trayectoria en el sector digital. Como por ejemplo el uso del aprendizaje automático y la inteligencia competitiva, o también para la adquisición y fidelización de clientes.
Disponer de una información precisa sobre las tendencias y la evolución de los precios en distintos sectores de mercado es uno de los determinantes a la hora de competir en el mercado, así como conocer el comportamiento de los usuarios puede suponer una ventaja competitiva.
Pero también encontramos buscadores de productos que nos pueden ayudar a determinar qué productos prefieren los consumidores, chatbots para ofrecer una atención al cliente personalizada, recomendadores para mejorar la satisfacción del cliente o por ejemplo, herramientas de prevención de fraudes.
Por tanto, el machine learning no solo afecta a la inteligencia del negocio, sino que también puede ir enfocado a los aspectos de gestión interna de la compañía y que pueden cambiar la toma de decisiones de esta por lo que hace a proveedores, productos o servicios ofrecidos, entre otros.
¿Cómo ha irrumpido el Machine Learning en el sector legal?
Ahora que hemos visto un poco cómo funciona y qué pretende el machine learning, podemos hablar de las oportunidades y ventajas que puede aportar en el sector legal. Estas herramientas o aplicaciones ofrecen a este sector la posibilidad de evaluar una estrategia jurídica que estemos adaptando o incluso nos ofrece la mejor estrategia con sus respectivos porcentajes de éxito.
Además, también permite aprovechar los algoritmos para poder clasificar los documentos legales. Vamos a poner un ejemplo para verlo más claro. Una empresa tiene quinientos acuerdos para revisar y clasificar. Para poder utilizar este sistema, tendríamos que clasificar manualmente entre diez y veinte de estos acuerdos para poder crear un algoritmo y que la machine learning continúe clasificando el resto de los documentos en horas y sin intervención humana. Por tanto, la maquina “aprende” de los datos que se le han proporcionado.
En España empiezan a aparecer aplicaciones legales basadas en esta tecnología, aunque se prevé que la integración definitiva de estos sistemas en la mayoría de despachos profesionales será un procedimiento lento. Por ahora podemos destacar cinco iniciativas de machine learning:
Se describe como una herramienta que permite tomar decisiones procesales de manera rápida mediante indicadores gráficos y visuales, basados en el análisis cognitivo de miles de resoluciones judiciales.
Nos permite ver posibles estrategias como sería el porcentaje de éxito de nuestros objetivos, los criterios del Tribunal, el Ponente, etc., y obteniendo el tanto por ciento de éxito de cada uno.
Predecir casos mediante la visión analítica de juzgados y tribunales. Además, permite modelar casos para poder realizar estimaciones de resultados entre diferentes juzgados de un mismo partido judicial.
Permite el análisis de documentos lee y entiende ingentes, complejas y desorganizadas bases de datos en unas horas y presenta la totalidad de los dato analizados de forma altamente intuitiva.
Esta herramienta nos permite predecir los resultados de litigios en función de las búsquedas del usuario.
Estas son las primeras empresas en explorar el sector de la inteligencia artificial y el machine learning, pero seguramente, en los próximos meses serán muchas más las que decidan entrar a formar parte de este nuevo sector y sacarle el máximo partido. Día a día la tecnología nos ofrece un amplio abanico de herramientas que no solo nos facilitan el trabajo y nos ayudan a ser más eficientes y optimizar nuestro tiempo, sino también, permiten adaptarnos a las necesidades actuales de los consumidores. Entonces, ¿por qué no aprovecharlas?